In [3]:
import requests as rq
import pandas as pd
import plotly.express as px
import numpy as np
import plotly
plotly.offline.init_notebook_mode()
In [4]:
# !pip install requests
# !pip install plotly
# !pip install pandas
# !pip install openpyxl # ler excel
# !pip install matplotlib
# ValueError: Mime type rendering requires nbformat>=4.2.0 but it is not installed
# !pip install --upgrade nbformat
# !pip install nbformat
# !pip install jupyter
In [5]:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Editor Spyder
Este é um arquivo de script temporário.
"""
import requests as rq
import pandas as pd
# =============================================================================
# capital
# https://www.ssp.sp.gov.br/v1/OcorrenciasMensais/RecuperaDadosMensaisAgrupados?
# ano=2023&grupoDelito=6&tipoGrupo=REGI%C3%83O&idGrupo=1
# =============================================================================
# =============================================================================
# sao paulo
# https://www.ssp.sp.gov.br/v1/OcorrenciasMensais/RecuperaDadosMensaisAgrupados?ano=2023&grupoDelito=6&tipoGrupo=MUNIC%C3%8DPIO&idGrupo=565
#
# =============================================================================
#grupoDelito=6&
url = 'https://www.ssp.sp.gov.br/v1/OcorrenciasMensais/'+\
'RecuperaDadosMensaisAgrupados?ano=2023&grupoDelito=6&'+\
'tipoGrupo=ESTADO&idGrupo=0'
headers = {'authority':'www.ssp.sp.gov.br',
'method':'GET',
'path':'/v1/OcorrenciasMensais/RecuperaDadosMensaisAgrupados?ano=2023&grupoDelito=6&tipoGrupo=ESTADO&idGrupo=0',
'scheme':'https',
'accept':'application/json',
'accept-encoding':'gzip, deflate, br, zstd',
'accept-language':'pt-BR,pt;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7,de-DE;q=0.6,de;q=0.5',
'authorization':'',
'cache-control':'no-cache',
'dnt':'1',
'pragma':'no-cache',
'priority':'u=1, i',
'referer':'https://www.ssp.sp.gov.br/estatistica/dados-mensais',
'sec-ch-ua':'"Google Chrome";v="131", "Chromium";v="131", "Not_A Brand";v="24"',
'sec-ch-ua-mobile':'?0',
'sec-ch-ua-platform':'"Windows"',
'sec-fetch-dest':'empty',
'sec-fetch-mode':'cors',
'sec-fetch-site':'same-origin',
'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36',
'x-requestid':'22616d98-d167-4ab8-a72c-0a58bb5ceba7'}
listRemKey = ['ano','delito','idDelito','idDistrito','publicado',
'idOcorrenciaMensal','total']
dictMes = {'janeiro':1,
'fevereiro':2,
'marco':3,
'abril':4,
'maio':5,
'junho':6,
'julho':7,
'agosto':8,
'setembro':9,
'outubro':10,
'novembro':11,
'dezembro':12}
# r = rq.get(url,headers=headers)
dfOcorr = pd.DataFrame()
for y in list(range(2001,2024)) + [0]:
nomey = str(y)
url = 'https://www.ssp.sp.gov.br/v1/OcorrenciasMensais/'+\
'RecuperaDadosMensaisAgrupados?ano='+nomey+'&grupoDelito=6&'+\
'tipoGrupo=ESTADO&idGrupo=0'
r = rq.get(url)
if r.status_code == 200:
j = r.json()
nomeAno = j['data'][0]['ano']
dfcat = pd.DataFrame()
listDados = j['data'][0]['listaDados']
delito = listDados[1]
for delito in listDados:
nomeDelito = delito['delito']['delito']
delitoCopy = delito.copy()
for k in listRemKey:
delitoCopy.pop(k)
df = pd.DataFrame([delitoCopy]).T
df.columns=[nomeDelito]
df.index.name = 'MES'
listDatas = df.reset_index()['MES'].apply(lambda x : pd.Timestamp(nomeAno,dictMes[x],1)).to_list()
df['DATA'] = listDatas
df
df = df.set_index('DATA',drop=True)
dfcat = pd.concat([dfcat,df],axis=1)
else:
print('error em '+nomey)
dfOcorr = pd.concat([dfOcorr,dfcat],axis=0)
dfOcorr.to_csv('dados_ssp_mensal.csv',index=True)
In [6]:
dfOcorr.columns
Out[6]:
Index(['HOMICÍDIO DOLOSO (2)', 'Nº DE VÍTIMAS EM HOMICÍDIO DOLOSO (3)',
'HOMICÍDIO DOLOSO POR ACIDENTE DE TRÂNSITO',
'Nº DE VÍTIMAS EM HOMICÍDIO DOLOSO POR ACIDENTE DE TRÂNSITO',
'HOMICÍDIO CULPOSO POR ACIDENTE DE TRÂNSITO',
'HOMICÍDIO CULPOSO OUTROS', 'TENTATIVA DE HOMICÍDIO',
'LESÃO CORPORAL SEGUIDA DE MORTE', 'LESÃO CORPORAL DOLOSA',
'LESÃO CORPORAL CULPOSA POR ACIDENTE DE TRÂNSITO',
'LESÃO CORPORAL CULPOSA - OUTRAS', 'LATROCÍNIO',
'Nº DE VÍTIMAS EM LATROCÍNIO', 'TOTAL DE ESTUPRO (4)',
'TOTAL DE ROUBO - OUTROS (1)', 'ROUBO DE VEÍCULO', 'ROUBO A BANCO',
'ROUBO DE CARGA', 'FURTO - OUTROS', 'FURTO DE VEÍCULO', 'ESTUPRO',
'ROUBO - OUTROS', 'ESTUPRO DE VULNERÁVEL'],
dtype='object')
In [7]:
dfOcorrSazonal = dfOcorr.iloc[:-2,:].copy()
dfOcorrSazonal = dfOcorrSazonal.loc[dfOcorrSazonal.index > pd.Timestamp(2012,1,1),:]
dfRollMean = dfOcorrSazonal.rolling(window=12,min_periods=1).mean()
dfOcorrSazonal = dfOcorrSazonal - dfRollMean
dfOcorrSazonal = dfOcorrSazonal.reset_index()
dfOcorrSazonal['MES'] = dfOcorrSazonal['DATA'].apply(lambda x : x.month)
In [8]:
listCol = list(dfOcorr.columns)
col = listCol[0]
for col in listCol:
dfTemp0 = dfOcorr.loc[:,[col]].copy()
dfTemp0['type']='variable'
dfTemp0 = dfTemp0.iloc[:-2,:]
dfTemp1 = dfRollMean.loc[:,[col]].copy()
dfTemp1['type']='12m_rol_win'
dfTemp1 = dfTemp1.iloc[:-2,:]
dftemp = pd.concat([dfTemp0,dfTemp1],axis=0)
#fig = px.line(dfOcorr.iloc[:-2,:],y=col,title='Série Temporal')
fig = px.line(dftemp,y=col,color='type',title='Série Temporal')
fig.show()
fig = px.box(dfOcorrSazonal,x='MES',y=col,title='Sazonalidade Mensal')
fig.show()
In [5]:
In [9]:
# =============================================================================
#
#
# https://www.ssp.sp.gov.br/assets/estatistica/transparencia/baseDados/celularesSub/CelularesSubtraidos_2024.xlsx
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# https://www.ssp.sp.gov.br/assets/estatistica/transparencia/baseDados/veiculosSub/VeiculosSubtraidos_2024.xlsx
#
#
# https://www.ssp.sp.gov.br/assets/estatistica/transparencia/spDados/SPDadosCriminais_2024.xlsx
#
#
# https://www.ssp.sp.gov.br/assets/estatistica/transparencia/spDados/DadosProdutividade_2024.xlsx
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